友欄孫天欣講量子理論，今日筆者就集中講下量子芯片可以如何提升人工智慧（AI）的性能和能力：
一是平行計算的強大能力。量子芯片利用量子疊加和量子糾纏特性，可同時處理多個計算路徑，大幅提高計算速度，特別是在處理海量資料時優勢明顯。
二是加速模型訓練。量子芯片可優化深度學習模型的訓練過程，減少訓練時間，從傳統幾周縮短到幾小時甚至幾分鐘，極大提高AI研發效率。
三是量子機器學習（Quantum Machine Learning, QML）。量子芯片支援的新演算法（如量子支援向量機、量子神經網路等）可以更高效地解決某些非線性問題，突破傳統AI演算法在處理複雜問題上的瓶頸。
四是優化問題求解。在優化問題（如路徑規劃、推薦系統、資源調度等）中，量子芯片能以近似最優解替代傳統芯片中的耗時演算法，顯著提高效率。
五是處理非結構化資料。量子芯片在處理非結構化和高維資料方面表現優異，可推動AI在複雜領域（如基因組學、氣候建模等）中的應用。
六是即時決策與預測。通過高效計算，量子芯片使得即時決策和複雜動態預測成為可能，從而提升自動駕駛、金融交易等領域的AI性能。
量子芯片的發展是否會威脅傳統芯片?筆者認為短期兩者可以並存，首先，目前量子芯片仍處於早期研發階段，存在許多技術挑戰（如量子位數量限制、糾錯難題、低溫環境需求）。傳統芯片在穩定性、成本和生態系統上的優勢仍然明顯。因此短期內，量子芯片更可能與傳統芯片協同工作，用於特定的高複雜度任務（如優化、類比等），而傳統芯片繼續主導日常計算任務。至於長遠而言，在需要極高計算性能的領域（如藥物設計、氣候模擬、金融建模等），量子芯片可能逐漸取代高端傳統芯片的地位。而如果量子芯片能夠解決當前技術瓶頸（如高溫運行、糾錯能力），其大規模商用化將可能對傳統芯片行業（如CPU、GPU）的需求產生衝擊。
